Last reviewed 2024-10-11 UTC
このドキュメント（ Google Cloud Well-Architected Framework ）では、運用、セキュリティ、信頼性、費用、パフォーマンスの目標を満たす Google Cloud で AI と ML のワークロードを設計、構築、 管理するための原則と推奨事項について説明します。
このドキュメントは、 Google Cloudで AI と ML のワークロードを設計、構築、デプロイ、 保守する意思決定者、アーキテクト、 管理者、デベロッパー、オペレーターを対象としています。
以降のページでは、Well-Architected Framework の各柱について、AI と ML に固有の原則と推奨事項について説明します。
- AI と ML の視点: 効果的な運用
- AI と ML の視点: セキュリティ
- AI と ML の視点: 信頼性
- AI と ML の視点: 費用の最適化
- AI と ML の視点: パフォーマンス最適化
寄稿者
著者:
- Benjamin Sadik | AI および ML スペシャリスト カスタマー エンジニア
- Charlotte Gistelinck 博士 | パートナー エンジニア
- Filipe Gracio 博士 | カスタマー エンジニア兼 AI/ML スペシャリスト
- Isaac Lo | AI ビジネス開発マネージャー
- Kamilla Kurta | 生成 AI/ML スペシャリスト カスタマー エンジニア
- Mohamed Fawzi | ベネルクス セキュリティ / コンプライアンス リード
- Rick（Rugui）Chen | AI インフラストラクチャ フィールド ソリューション アーキテクト
- Sannya Dang | AI ソリューション アーキテクト
その他の寄稿者:
- Daniel Lees | クラウド セキュリティ アーキテクト
- Gary Harmson | プリンシパル アーキテクト
- Jose Andrade | カスタマー エンジニア兼 SRE スペシャリスト
- Kumar Dhanagopal | クロス プロダクト ソリューション デベロッパー
- Marwan Al Shawi | パートナー カスタマー エンジニア
- Nicolas Pintaux | カスタマー エンジニア、アプリケーション モダナイゼーション スペシャリスト
- Radhika Kanakam | Google Cloud Well-Architected Framework プログラム リード
- Ryan Cox | プリンシパル アーキテクト
- Samantha He | テクニカル ライター
- Stef Ruinard | 生成 AI フィールド ソリューション アーキテクト
- Wade Holmes | グローバル ソリューション ディレクター
- Zach Seils | ネットワーキング スペシャリスト